Python贝叶斯分析

概率编程Practical.Probabilistic.Programming

概率编程，大牛经典书籍。必看，低分分享Probabilistic programming is an exciting new field that is quickly gathering interest, moving out of the academic arena and into the world of programmers. In essence, probabilistic programming is a new way of creating models for probabilistic reason- ing, which lets you predict or infer things you don’t know from observations. Probabi- listic reasoning has long been one of the core approaches to machine learning, where you use a probabilistic model to describe what you know and learn from experience. Before probabilistic programming, probabilistic reasoning systems were limited to models with simple and fixed structures like Bayesian networks. Probabilistic pro- gramming sets probabilistic reasoning systems free from these shackles by providing the full power of programming languages to represent models. It’s analogous to mov- ing from circuits to high-level programming languages.

贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 中文完整版

本书通过强大的Python语言库PyMC，以及相关的Python工具，包括NumPy\SciPy\Matplotlib讲解了概率编程。通过本书介绍的方法，读者只需付出很少的努力，就能掌握有效的贝叶斯分析方法。

贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 中文版 - PDF

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贝叶斯方法概率编程与贝叶斯推断 Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers

我也是找了好久，英文“Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers”，2分分享给大家，http://www.cnblogs.com/hxsyl/

贝叶斯方法：概率编程与贝叶斯推断

贝叶斯推理的方法非常自然和极其强大。然而，大多数图书讨论贝叶斯推理，依赖于非常复杂的数学分析和人工的例子，使没有强大数学背景的人无法接触。不过，现在好了，卡梅伦的这本书从编程、计算的角度来介绍贝叶斯推理，把贝叶斯理论和编程实践结合起来，使大多数程序员都可以入门并掌握。 本书通过强大的Python语言库PyMC，以及相关的Python工具，包括NumPy\SciPy\Matplotlib讲解了概率编程。通过本书介绍的方法，读者只需付出很少的努力，就能掌握有效的贝叶斯分析方法。

贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断

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贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 － 中文版

本书基于PyMC语言以及一系列常用的Python数据分析框架，如NumPy、SciPy和Matplotlib，通过概率编程的方式，讲解了贝叶斯推断的原理和实现方法。该方法常常可以在避免引入大量数学分析的前提下，有效地解决问题。书中...

贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 中文版带目录 及代码

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贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 中文版

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贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 英文版

贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 英文原版Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers

【源码】《贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断》随书源代码

《贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断》的完整源代码， 作者：Cameron Davidson-Pilon 翻译：辛愿 钟黎 欧阳婷

Practical Probabilistic Programming.pdf

Practical Probabilistic Programming.pdf 由manning出版社出版，对应中文版翻译书为：《概率编程实战》。是概率编程入门绝佳的好资料。 该书介绍了什么是概率编程，和一个概率编程系统Figaro，该框架基于scala，易于扩展，支持多数常用概率推理算法。

贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断

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平凡而又神奇的贝叶斯方法

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贝叶斯推断概率编程与贝叶斯方法源代码

人民邮电出版社 贝叶斯推断概率编程与贝叶斯方法配套源代码

贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 附代码

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贝叶斯方法概率编程与贝叶斯推断

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贝叶斯黑客方法：概率编程和贝叶斯推理Bayesian Methods for Hackers: Probabilistic Programming and Bayesian Inference

使用Python从计算/理解第一，数学第二的角度介绍贝叶斯方法和概率编程。

深度概率编程语言Edward.zip

Edward 是一个用于概率建模、推理和评估的 Python 库。它是一个用于快速实验和研究概率模型的测试平台，其涵盖的模型范围从在小数据集上的经典层次模型到在大数据集上的复杂深度概率模型。Edward 融合了以下三个领域：贝叶斯统计学和机器学习、深度学习、概率编程。它支持以下方式的建模：定向图模型神经网络（通过 Keras 和 TensorFlow Slim 等库）条件特定的无向模型贝叶斯非参数和概率程序它支持以下方式的推理:变分推理（Variational inference）黑箱变分推理随机变分推理包容 KL 散度（Inclusive KL divergence）：\text{KL}(p\|q)KL(p∥q)最大后验估计蒙特卡洛（Monte Carlo）哈密尔顿蒙特卡罗（Hamiltonian Monte Carlo）随机梯度 Langevin 动态Metropolis-Hastings推理的组成期望最大化（Expectation-Maximization）伪边界和 ABC 方法（Pseudo-marginal and ABC methods）消息传递算法（Message passing algorithms）它支持以下的模型评估和推理:基于点的评估（Point-based evaluations）后验预测检查（Posterior predictive checks）Edward 构建于 TensorFlow 之上。它支持诸如计算图、分布式训练、CPU/GPU 集成、自动微分等功能，也可以用 TensorBoard 可视化。 标签：Edward

朴素贝叶斯法.pdf

朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法[1]。最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。和决策树模型相比，朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier,或 NBC)发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。

贝叶斯优化方法和应用综述

贝叶斯优化方法和应用综述=

贝叶斯方法介绍

•Bayes theorem • Frequen0st vs. Bayesian • Genera0ve and discrimina0ve models • Learning Bayesian models • Advantages of Bayesian ML models

Pymc3概率编程教程

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贝叶斯方法

比较具体的介绍主观贝叶斯方法的资料，看过之后很受教育，希望能够帮到大家

完整车牌号识别程序，可以识别车牌和颜色，可以集成到项目中 支持win7+

基于.Net开发车牌号识别程序，通过控制台输出结果，可以通过启动参数传入地址，集成到项目中。 使用介绍：https://blog.csdn.net/billyyi/article/details/138597795

ChatGPT教程（终极版）最全整理

这是一篇动了某些人利益的良心教程。 这是一篇姗姗来迟的ChatGPT教程。 纯小白关于ChatGPT入门，你看我这篇文章就够了。 如果你已经用上了ChatGPT，更要恭喜你挖到宝藏，后面的高级技巧一定能让你有收获。 文章包含以下内容： 一、ChatGPT是啥？有什么用； 二、ChatGPT如何注册； 三、ChatGPT使用方法； 四、用ChatGPT搞钱； 五、高级技巧；

博客中Kmeans以及FCM算法数据（免积分）

博客中Kmeans以及FCM算法的数据，包括IRIS鸢尾花数据集、Wine葡萄酒数据集、Seed小麦种子数据集、glass数据集、WDBD乳腺癌数据集，下载在直接存入项目文件夹即可，如果下载不了，可以私信我，看到后会及时回复。

神经网络回归预测--气温数据集

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